감독 분류는 통계 및 기계 학습 알고리듬을 사용하여 데이터를 기존 레이블을 기반으로 다른 클래스 또는 그룹으로 분류하는 데이터 과학의 중심적인 측면이다. 그것은 지도 학습의 일종으로, 모델은 레이블이 지정된 데이터 세트에 대해 훈련되며, 목표는 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 하는 것이다. 감독 분류 과정은 일반적으로 데이터를 수집하고 사전 처리하는 것으로 시작하며, 여기에는 데이터를 정리하고 분석하기 쉬운 형식으로 변환하는 것이 포함된다. 이어서 적절한 알고리듬을 선택하고 레이블이 지정된 데이터 세트에서 모델을 교육한다. 그런 다음 훈련된 모델을 사용하여 테스트 데이터를 예측하고 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 점수와 같은 다양한 메트릭을 사용하여 예측의 정확도를 평가한다. 의사 결정 트리, ..

ChatGPT/데이터 과학, 공학 2023. 2. 11. 19:33

데이터 과학에서 모델링, 유도, 예측의 과정은 데이터를 이해하고 데이터를 기반으로 예측하는 데 중요한 측면이다. 특히 귀납법은 특정한 예나 관찰로부터 일반적인 규칙이나 패턴을 추론하는 과정을 말한다. 이것은 데이터 과학자들이 변수 간의 근본적인 관계를 식별하고 이러한 관계를 기반으로 미래 사건에 대한 예측을 할 수 있도록 하기 때문에 예측 모델을 만드는 데 필수적인 단계이다. 유도 과정은 데이터를 수집하고 청소하는 것으로 시작됩니다. 이 데이터는 조사, 실험 및 역사 기록을 포함한 다양한 출처에서 나올 수 있습니다. 데이터가 정리되고 준비되면 데이터 과학자는 탐색적 데이터 분석을 수행하여 변수 간의 관계를 더 잘 이해하고 데이터의 추세나 패턴을 식별합니다. 여기에는 차트와 그래프를 사용하여 데이터를 시각..

ChatGPT/데이터 과학, 공학 2023. 2. 11. 18:22

예측 모델링은 통계 알고리듬과 기계 학습 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 미래 결과에 대해 예측하는 것을 포함하는 데이터 과학의 기본적인 측면이다. 예측 모델링은 마케팅, 금융, 의료 및 스포츠를 포함한 광범위한 응용 분야에서 사용된다. 예측 모델링의 목표는 과거 데이터를 기반으로 특정 사건이나 현상의 결과를 정확하게 예측하는 모델을 구축하는 것이다. 이 목표를 달성하기 위해서는 데이터 과학자가 먼저 데이터를 수집하고 정리한 다음 분석하여 패턴과 관계를 파악해야 한다. 이 분석은 데이터 과학자가 결과를 예측하는 데 가장 중요한 변수를 결정하고 사용할 적절한 알고리즘과 기법을 선택하는 데 도움이 된다. 예측 모델링에는 크게 두 가지 유형이 있다. 지도 예측 모델링은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델..

ChatGPT/데이터 과학, 공학 2023. 2. 11. 18:13

데이터 분석은 의미 있는 통찰력과 결론을 도출하기 위해 데이터를 체계적으로 검토하고 평가하는 과정이다. 예측 모델링(predictive modeling)은 통계 알고리즘과 기계 학습 기법을 사용하여 데이터 세트의 변수 간의 관계를 파악하고 해당 정보를 사용하여 미래 결과에 대한 예측을 하는 특정 유형의 데이터 분석이다. 데이터 분석의 목표는 원시 데이터를 실행 가능한 정보로 바꾸는 것입니다. 여기에는 데이터 청소 및 전처리, 탐색적 데이터 분석, 가설 테스트 및 시각화를 포함한 광범위한 활동이 포함될 수 있습니다. 탐색적 데이터 분석은 분석가가 데이터의 패턴과 관계를 식별하고 데이터 세트를 더 깊이 이해할 수 있도록 하기 때문에 데이터 분석 프로세스에서 중요한 단계이다. 데이터 분석의 가장 중요한 측면 ..

ChatGPT/데이터 과학, 공학 2023. 2. 11. 18:04

지금은 개인이 가진 빅데이터를 ChatGPT에 넣을 수는 없습니다. 하지만 빅데이터를 처리해서 이를 유의미하게 분석을 해주는 서비스가 급격히 성장할 것입니다. 이는 틱톡에서 쏟아져나오는 AI제품 소개의 추세로 볼 때 분명히 그러합니다. 또한 프로그래머가 인공지능 기술을 이용하여 빅데이터를 처리할 수 있는 문턱이 매우 낮아졌습니다. 또한 이미 빅데이터는 ChatGPT 안에 들어가 있습니다. 다만, 현재 데이터에는 기업 정보에 관한 것은 없으므로 한계는 있습니다. 또한 아직은 과거 데이터에 관한 정보와 출처가 애매합니다. 하지만 그 모든 것들이 충분히 제공되었을 때부터 공부하기는 너무 늦기 때분에, 데이터 마이닝으로 무엇을 할 수 있을지에 대해서 우선은 개략적으로 상상의 나래를 펼쳐보고 모두 적어둘 필요가 ..

ChatGPT/데이터 과학, 공학 2023. 2. 11. 16:15

데이터 과학과 데이터 과학자의 역할은 화학과 화학자의 관계와 비교될 수 있다. 두 분야 모두 복잡한 시스템에 대한 깊은 이해와 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터를 분석하고 해석하는 능력을 포함한다. 화학자가 실험을 설계하고 데이터를 분석하기 위해 화학 반응 및 프로세스에 대한 지식을 사용하는 것처럼, 데이터 과학자는 통계, 기계 학습 및 데이터 시각화에 대한 전문 지식을 사용하여 크고 복잡한 데이터 세트에서 통찰력을 추출합니다. 또한 이러한 통찰력을 이해 관계자에게 명확하고 간결하게 전달할 수 있어야 합니다. 화학에서 실험은 가설을 테스트하고 이론을 뒷받침하거나 반박하기 위한 데이터를 수집하기 위해 고안되었다. 마찬가지로, 데이터 과학에서는 가설을 지지하거나 반박하고 의사 결정을 알리기 위해 데이..

ChatGPT/데이터 과학, 공학 2023. 2. 11. 15:38

"빅 데이터"라는 용어는 신기술의 등장과 디지털 정보의 기하급수적인 성장으로 방대한 양의 데이터가 생성된 2000년대 초반부터 사용되어 왔다. 세월이 흐르면서 빅 데이터의 개념은 진화해 왔으며, 이제 우리는 빅 데이터 1.0과 빅 데이터 2.0을 구분하게 되었다. 이 기사에서는 빅 데이터 개발의 두 가지 단계를 비교하고 대조하며 조직과 개인 모두에게 미치는 영향에 대해 알아보겠습니다. 빅데이터 1.0은 방대한 양의 데이터를 수집, 저장 및 처리하는 데 중점을 두었던 빅데이터의 초기 단계를 의미한다. 이 단계에서 조직은 데이터를 규모에 맞게 저장하고 관리하기 위한 새로운 인프라 및 기술 개발과 같은 빅 데이터 처리의 기술적 측면에 주로 관심을 기울였습니다. 이 단계의 주요 과제는 생성되는 방대한 양의 데이..

ChatGPT/데이터 과학, 공학 2023. 2. 11. 11:58

어제까지만 해도 데이터 과학은 구글이나 쿠팡이나 카카오나 네이버 같은 그런 야리꾸리한 대기업들에서만 쓰는 것이라고 생각했다. 그 생각은 단 하루만에 바뀌었다. 데이터 과학이 정말 중요하다는것을 몸소 실감은 했다. 근데 그게 뭔지 모른다. 2022년까지 나왔던 모든 4차산업혁명과 인공지능 서적들은 챗봇이 양로원에서 좋은 말동무가 되어 줄거라고 했다. 데이터 과학에 대한 대부분의 책들은 데이터 과학의 목적을 대규모 회사의 의사결정에 한정했다. 지금은 시대가 바뀌어서 누구나 빅데이터를 쉽게 만들 수 있고 쉽게 접할 수 있으며 그 통찰력을 이용할 수 있게 되었다. 이 글의 전반부에서 다룰 내용은 일류 대기업과 쇼핑몰과 프랜차이즈들이 어떠한 시스템을 거쳐서 최적화된 결정을 내리느냐 하는 것이다. 이 부분을 정확히..

ChatGPT/데이터 과학, 공학 2023. 2. 11. 11:04